2016年AlphaGo橫空出世，大敗人類頂級棋手。這不僅使公眾對人工智能有了全新認知，更是多了一重人類與機器命運的深刻思考。人工智能會發(fā)展到什么程度？人工智能時代，還需要那么多人嗎？
我們認為，人工智能影響就業(yè)的機制既有替代效應，還有補償效應和創(chuàng)造效應，人口規(guī)模在人工智能時代仍非常重要。一方面，人口是人才和創(chuàng)新的基礎，另一方面人口規(guī)模大意味著大市場。我們長期呼吁，盡快全面放開并鼓勵生育，讓生育權回歸家庭自主，正視漸行漸近的人口危機，積極應對人口少子化老齡化的嚴峻挑戰(zhàn)。
風險提示：生育政策調(diào)整不及預期，大規(guī)模結構性失業(yè)風險等
No.1
人工智能的概念與應用
1.1 人工智能的定義

人工智能是指對人的意識和思維過程的感知與模擬，不同于傳統(tǒng)計算機技術，是機器根據(jù)既定的程序執(zhí)行計算或控制任務。1950年，現(xiàn)代計算機之父艾倫·圖靈（Alan Turing）在文章《Computing Machinery andIntelligence》中提出疑問“機器能思考嗎？”，他認為，如果一臺機器進行多次測試后，有超過30%的測試者不能確定出被測試者是人還是機器，那么這臺機器就具有了“智能”的特征，這也是著名的圖靈測試的主要內(nèi)容。1956年，達特茅斯會議上計算機科學家約翰·麥卡錫首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence）”一詞，并將其定義為“制造智能機器的科學與工程”,標志著人工智能領域的正式創(chuàng)立。目前，人工智能定義尚未形成統(tǒng)一。Rich & Knight(1991)認為，人工智能是研究如何讓計算機完成現(xiàn)階段人類才能做得更好的事情；麻省理工大學教授Winston(1990)認為，人工智能是研究那些使感知、推理和行動成為可能的計算；中國信通院在《人工智能發(fā)展白皮書（2018）》中提出，人工智能可以理解為用機器不斷感知、模擬人類的思維過程，使機器達到甚至超越人類的智能。不同于傳統(tǒng)的計算機技術是由人類編寫，包含既定程序執(zhí)行指令要求，人工智能可以通過讀取海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和聯(lián)系，實現(xiàn)自我學習，擁有歸納推理和決策能力。
當前我們尚處于弱人工智能時代，但智能化趨勢明顯。按照目前流行的定義，弱人工智能也稱應用型人工智能，指的是專注于且只能解決特定領域問題的人工智能，無自主意識；強人工智能又稱通用人工智能，指的是可以勝任人類所有工作的人工智能，有自主意識。牛津大學物理學家大衛(wèi)·多伊奇教授曾評論，至今沒有任何跡象顯示可能出現(xiàn)強人工智能，當前我們?nèi)蕴幱谌跞斯ぶ悄軙r代。從底層技術來看，人工智能仍依賴于現(xiàn)代計算機架構的軟、硬件，以統(tǒng)計算法對人類行為和活動進行分割，而后完成模擬、預測和決策，其出現(xiàn)一方面得益于芯片運算和處理能力的提升，如GPU、FPGA、ASIC等，另一方面得益于機器學習算法不斷成熟與更新。人類在18世紀進入蒸汽時代，19世紀進入電氣時代，20世紀進入信息與互聯(lián)網(wǎng)時代，隨著未來人工智能技術逐漸成熟，21世紀將步入智能時代。信息與通信技術（ICT）產(chǎn)業(yè)是智能時代的基石，對整體經(jīng)濟社會發(fā)展具有明顯的輻射作用，也是當前及未來各國科技競賽的制高點。能否抓住智能時代變革的機遇，是中國建設現(xiàn)代化強國的關鍵。
1.2 人工智能的關鍵技術

人工智能的關鍵技術是機器學習，深度學習是機器學習的重要分支，極大地提升了應用的準確性，是時下最熱門的技術領域。通俗來說，機器學習是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。從模型結構上來分，機器學習算法可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡等。2006年加拿大Hinton教授提出深度學習概念，不同于淺層學習算法，深度學習使用多層非線性處理單元變換數(shù)據(jù)輸入，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。在21世紀充足數(shù)據(jù)基礎和芯片算力提升的支持下，深度學習算法大大推動了人工智能在各行各業(yè)應用中的準確性，如語音識別、圖像識別、自然語言生成等，呈現(xiàn)出爆發(fā)式發(fā)展態(tài)勢。
與以往的技術進步稍有不同，人工智能對于勞動要素的替代不僅在于體力，還在于腦力甚至創(chuàng)造力等高技能工作。以往技術進步最明顯的共同點就是機器代替了人力，如第一次工業(yè)革命的蒸汽機、第二次工業(yè)革命的電機和內(nèi)燃機、第三次工業(yè)革命的互聯(lián)網(wǎng)，均在不同程度上將勞動者從繁重、枯燥、重復、低效的勞動中解放出來。人工智能的不同之處在于，隨著硬件層、數(shù)據(jù)層以及算法層等各方面技術儲備趨于成熟，機器或逐漸可以完成復雜的邏輯思考和決斷。2016年，機器人AlphaGo1.0以4:1戰(zhàn)勝韓國圍棋第一人李世石；2017年,AlphaGo2:0擊敗當時世界排名第一的中國棋手柯潔。2017年7月美國50個州開始使用世界上第一個“機器人律師(DoNotPay)”，2018年1月日本癌癥研究會開始用AI檢測胃癌，檢出率超過92%，用時僅0.02秒。
1.3 人工智能產(chǎn)業(yè)版圖

人工智能企業(yè)可分為基礎層、技術層和應用層，目前中國以應用層發(fā)展為主，相關企業(yè)數(shù)量占比近八成。其中，基礎層以AI芯片、計算機語言、算法架構等研發(fā)為主；技術層以計算機視覺、智能語音、自然語言理解等應用算法的研發(fā)為主，應用層解決實際問題，是人工智能技術針對行業(yè)提供產(chǎn)品、服務和解決方案，其核心是商業(yè)化。根據(jù)《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2019)》，截至2019年2月，應用層人工智能企業(yè)占比最高，為75.2%；技術層居第二位，占比為22.0%；基礎層企業(yè)占比最少僅為2.8%，而美國三類企業(yè)分別為39.1%、57.7%、3.2%。根據(jù)艾瑞咨詢在《中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告》中的測算，AI在安防和金融領域市場份額最大，在工業(yè)、醫(yī)療、教育等領域最具爆發(fā)力。
中國人工智能以應用層為主
人工智能應用廣闊

No.2
人工智能時代，需要多少勞動力？
有觀點認為，既然人工智能可以取代許多人的崗位，對勞動力的需求也會相應減少；但實際有失偏頗。美國麻省理工大學經(jīng)濟學教授Acemoglu等（2017）經(jīng)實證研究發(fā)現(xiàn)1993-2007年美國19個產(chǎn)業(yè)中機器人的使用與就業(yè)率之間呈負相關關系，每千名工人中每多1臺機器人，就業(yè)人口比例降低0.18%-0.34%。中國人口與發(fā)展研究中心副研究員黃匡時（2018）撰文預測在“機器換人”時代，中國將有5-6億的勞動力被機器人替代。類似地，還有不少觀點認為，人工智能取代社會普通勞動力是大趨勢，生出來的人都是負擔而不是勞動力。我們認為，人工智能對就業(yè)的影響不僅是替代效應，單從“機器換人”的角度思考是片面的。
2.1 人工智能影響就業(yè)的機制

人工智能影響就業(yè)的機制包括替代效應、補償效應和創(chuàng)造效應；替代效應導致就業(yè)崗位直接消失，補償效應通過自身產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴大吸引就業(yè)，創(chuàng)造效應通過創(chuàng)造新工種、新產(chǎn)業(yè)模式提供就業(yè)。工業(yè)革命以來，每一次技術進步與革命，都會引發(fā)就業(yè)方面的替代效應。珍妮紡織機、瓦特蒸汽機代替了手工業(yè)者和壯勞力；汽車、輪船等機器的出現(xiàn)，使馬夫、船夫、書信先生等職業(yè)消失……人工智能技術發(fā)展，使一些腦力勞動者所從事的工作，如汽車駕駛、檢測病癥、數(shù)據(jù)分析等也逐漸被取代。然而，在過去一個世紀里，技術以空前的速度不斷進步，但勞動占國民經(jīng)濟的份額卻長期保持穩(wěn)定（張鵬飛，2018）。根本原因在于，技術進步也可以間接創(chuàng)造出新的就業(yè)崗位，抵減替代效應對就業(yè)的負面影響，即抑制效應（Countervailing Effect）（Acemoglu &Restrepo, 2018；Autor & Salomons, 2018）。抑制效應又可進一步分為補償效應（Compensation Effect）和創(chuàng)造效應（Creation Effect）（Acemoglu & Restrepo，2018；Bessen，2018）。補償效應主要是人工智能替代性帶來的效率提升將引致相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴大，通過規(guī)模擴大彌補單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少。創(chuàng)造效應主要指人工智能一方面通過新產(chǎn)業(yè)和新服務直接創(chuàng)造新工種，另一方面釋放出的勞動力可以轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)行從事其他工作，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。
2.2 替代效應：機器換人力

一些研究認為，未來10至20年人工智能將會使目前30%-50%的工作面臨高替代風險，全球數(shù)以億計的就業(yè)崗位或?qū)⒈煌耆娲?，中國每年被替代的員工約300萬人。人工智能既能替代體力勞動又能替代腦力勞動，這一“通用性”的特點是前幾次科技革命無法做到的。2013年，劍橋大學學者Frey和Osborne在“未來的雇傭關系：就業(yè)將如何受電子化影響”研究項目中，采用高斯過程分類器（Gaussian Process Classifier）對美國702個具體崗位進行了電子化替代概率預測，結果顯示47%的工作在未來10年至20年內(nèi)面臨較高風險被人工智能取代，主要包括生產(chǎn)活動、行政辦公支持類工作、銷售服務等相關崗位。2017年，普華永道對29個國家超過20萬名員工的工作任務和技能進行調(diào)查，結果顯示，預計到2030年，英國30%的工作有自動化風險，低于美國（38%）和德國（35%），高于日本（21%），從行業(yè)看，運輸和倉儲、制造業(yè)和批發(fā)零售等部門首當其沖，分別為56%、46%和44%；麥肯錫全球研究院(MGI)在報告《流失就業(yè)，新增就業(yè)：自動化時代的勞動力轉(zhuǎn)型》中預計2016-2030年間，中國被替代的全職員工的規(guī)模約在4000-4500萬，即平均每年約300萬人；到2030年，自動化將使中國五分之一的制造業(yè)工作崗位不復存在，全球?qū)⒂卸噙_8億人的就業(yè)崗位被人工智能替代。
2.3 補償效應：擴大規(guī)模，補償就業(yè)

人工智能通過降低成本，促進公司擴大生產(chǎn)規(guī)模，彌補單位產(chǎn)出就業(yè)產(chǎn)出的減少，例如京東智能物流機器人減少了86%的分揀人工，但2016-2018年物流員工數(shù)量從6.6萬人增至9.5萬人。人工智能通過規(guī)模擴大彌補單位產(chǎn)出就業(yè)崗位的減少，具體又可分為三種情形（蔡躍洲，陳楠，2019）：一是生產(chǎn)線上不易被替代的職位隨著生產(chǎn)率的大幅提升有所增加；二是人工智能更節(jié)約成本，是企業(yè)有條件擴大生產(chǎn)，增加生產(chǎn)線，帶來就業(yè)崗位的增加；三是效率提升導致公司產(chǎn)品價格更低，產(chǎn)品價格的降低會增加消費需求，帶動企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模，增加對勞動力的需求。例如，隨著京東物流智能機器人的運用，其整體分揀效率比傳統(tǒng)作業(yè)方式提升5倍，減少了86%的分揀人工。同時，2016-2018年京東集團員工數(shù)量從11.6萬人快速增長至17.9萬人，其中物流從業(yè)人員從6.6萬人增至9.5萬人?？梢娙斯ぶ悄艿刃录夹g的使用大大提升了平臺運營效率和訂單量，總就業(yè)崗位不降反升。
2.4 創(chuàng)造效應：創(chuàng)造新工種、轉(zhuǎn)崗轉(zhuǎn)行

人工智能直接創(chuàng)造相關行業(yè)的技術崗位,如人工智能工程技術人員、人工智能訓練師、智能制造工程技術人員等，到2025年，新一代信息技術產(chǎn)業(yè)領域人才缺口都將超過900萬人。隨著中國人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算的廣泛運用，2019年4月1日，人力資源社會保障部、市場監(jiān)管總局、統(tǒng)計局正式向社會發(fā)布了13個新職業(yè)信息，其中包括人工智能工程技術人員、物聯(lián)網(wǎng)工程技術人員、大數(shù)據(jù)工程技術人員和云計算工程技術人員。2020年1月2日，中國就業(yè)培訓技術指導中心再次發(fā)布包括智能制造工程技術人員、人工智能訓練師、無人機裝調(diào)師等新職業(yè)。2017年，教育部、人力資源和社會保障部、工業(yè)和信息化部等部門對外公布的《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》表示，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展直接帶來了對專業(yè)數(shù)字技術人才需求量的增長，到2025年，新一代信息技術產(chǎn)業(yè)領域人才缺口將超過900萬人。根據(jù)阿里研究院2018年發(fā)布的《人工智能在電子商務行業(yè)的應用和對就業(yè)影響研究報告》，人工智能應用于新零售產(chǎn)業(yè)，就需要大量具有自主設計和讀取數(shù)據(jù)能力的復合型買手、專業(yè)零售服務人才，具有技術背景和零售經(jīng)驗結合的復合型人才，智能客服背后的機器人“飼養(yǎng)員”、生產(chǎn)線上的“數(shù)據(jù)標簽工”等等。
獵聘大數(shù)據(jù)顯示，過去五年全國人工智能和大數(shù)據(jù)人才需求呈快速增長態(tài)勢，年復合增長率超70%，但相關領域的人才供給遠不能滿足市場需求。騰訊研究院《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球AI領域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。獵聘大數(shù)據(jù)研究院以2015年Q1為基準點，用此后每個季度發(fā)布職位數(shù)與2015發(fā)布的職位數(shù)相除，結果顯示，截至2019年Q2，人工智能與大數(shù)據(jù)領域發(fā)布崗位數(shù)增長了11.75倍，年復合增長率超過70％，明顯高于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，可見人工智能領域的人才稀缺性更強。從供給端看，目前中國真正開設人工智能專業(yè)的院校不足2%，行業(yè)內(nèi)部自發(fā)的人才培養(yǎng)還沒有成體系，機器學習、深度學習、圖像處理、數(shù)據(jù)倉庫、機器視覺、自然語言處理等領域的人才供給相對不足，院校端和產(chǎn)業(yè)端高質(zhì)量人才供給水平遠遠不能滿足市場對人才的需求。
AI及大數(shù)據(jù)人才需求增長迅猛
AI人才供需在核心職能上有所錯位
對于人工智能釋放出的勞動力，絕大多數(shù)可從事其他工作，如相關設備操作維護或前往物流、餐飲、銷售等服務行業(yè)，間接創(chuàng)造就業(yè)崗位。在制造業(yè)中，企業(yè)釋放出的勞動力并不總是冗余的，絕大多數(shù)情況下，這些人可以在學習培訓后填補其他崗位的空缺。例如，2017年廣東省人社局對200多家開展“機器換人”的企業(yè)調(diào)查顯示，用工減少的企業(yè)約占44%,減少的員工中近50%仍留在企業(yè)內(nèi)部，他們或被調(diào)配到人員緊缺的崗位或產(chǎn)線，或在技能培訓后轉(zhuǎn)崗至技能要求高的崗位，如設備維修、監(jiān)測及預測性維護等。此外，未來的工作并不單單是高技能，部分中低技能的工作同樣不可或缺。根據(jù)人社部發(fā)布的《2019年第四季度全國招聘求職100個短缺職業(yè)排行》，營銷員、收銀員、餐廳服務員、保安員、保潔員、商品營業(yè)員位居緊缺職業(yè)前十，隨著被釋放出的勞動力逐漸轉(zhuǎn)至這些勞動密集型服務行業(yè)，就業(yè)崗位被間接創(chuàng)造出來。
2.5 小結：未來20年人工智能或凈增約9000萬崗位

根據(jù)咨詢機構預測，未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造9300萬個凈增就業(yè)崗位，其中服務業(yè)將凈增近一億就業(yè)崗位。2018年，普華永道發(fā)布《人工智能和相關技術對中國就業(yè)的凈影響》預測，未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造12%的凈增崗位，相當于增加9300萬個就業(yè)崗位。其中服務業(yè)分別有21%、50%的就業(yè)崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加9700萬個就業(yè)崗位；建筑業(yè)分別有25%、38%的崗位被替代和創(chuàng)造，總體凈增加1400萬個就業(yè)崗位；農(nóng)業(yè)的崗位流失最為嚴重。從細分行業(yè)上看，因老齡化而需求大增的健康醫(yī)療領域?qū)瓉頂U張，電子商務和專業(yè)性、技術性的服務等板塊也會受益于生產(chǎn)率提高，創(chuàng)造新崗位。
未來20年人工智能將為中國創(chuàng)造9300萬個凈增就業(yè)崗位
隨著人工智能為專業(yè)人員分擔枯燥重復的工作，未來職業(yè)將更注重勞動力的軟技能，如領導力、人際交往能力、邏輯思維、主動學習和創(chuàng)造力等，這些是機器所不能替代的。人工智能現(xiàn)在還遠遠不能取代大多數(shù)服務工作。正如李開復在《人工智能》一書中所說，人工智能只是人類的工具，屬于相對容易控制和管理的計算機程序，就目前的發(fā)展而言，人工智能還不能具備常識、創(chuàng)造、審美、情感、自我意識、抽象能力和跨領域推理能力。隨著人工智能為專業(yè)人員分擔枯燥重復的工作，越來越多的工作崗位將與創(chuàng)造性勞動和情感性勞動有關。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報告》指出，前十大新興職業(yè)包含多個以人為中心的職業(yè)，如營銷專家和經(jīng)理、人力資源專家和顧問、用戶體驗設計師等。這些職業(yè)要求從業(yè)者了解人類行為和偏好，所涉及的技能基本上無法實現(xiàn)自動化。2018年LinkedIn上對全球約4000名專業(yè)人員調(diào)查顯示，盡管人工智能技術發(fā)展帶動了技術技能的需求，但領導力、人際交往能力、邏輯思維、主動學習和創(chuàng)造力等軟技能的價值也將大大提高，甚至在某程度上超過了對專業(yè)技能的要求。在世界經(jīng)濟論壇所描繪的未來就業(yè)圖景中，銷售和營銷專業(yè)人員、社交媒體專員、創(chuàng)新經(jīng)理和客戶服務人員將迎來需求的增長。
未來職業(yè)將更注重勞動力的軟技能

No.3
人工智能時代，人口規(guī)模重要嗎？
有觀點認為，人工智能時代，人口規(guī)模不再重要。我們認為人口尤其是勞動年齡人口一方面是培育人才的基礎，另一方面人口規(guī)模大意味著大市場。西方發(fā)達國家即便人口不再增長，經(jīng)濟仍在持續(xù)發(fā)展，一些人以此論證經(jīng)濟發(fā)展的真正動力是“創(chuàng)新”而非“人口增長”。還有不少觀點指出，人工智能時代，人口在質(zhì)不在量，不應停留在人多力量大的思維模式上。此外，黃匡時（2018）認為人工智能將徹底顛覆傳統(tǒng)人口問題，工業(yè)化推動了勞動生產(chǎn)率的提高，“低生育率陷阱”不值得擔憂。我們認為，人工智能時代，人口規(guī)模依然重要。從供給端看，人口是人才與創(chuàng)新的基礎，從需求端看，人口規(guī)模效應能夠更容易形成大市場，意味著購買力和競爭力。

3.1 人口是人才與創(chuàng)新的基礎

人口是人才的基礎，人口眾多意味著人才儲備庫巨大，進而保證科技研發(fā)與創(chuàng)新力；中美兩國在人工智能領域的抗衡與兩國大量人才資源積累不無關聯(lián)。據(jù)OECD統(tǒng)計，2017年中國擁有研發(fā)和技術人員約180萬人，排名世界第一，美國約130萬人，排名第二；2001-2018年中國高校畢業(yè)生數(shù)從104萬增至753萬，1982-2015年中國大專以上學歷人口規(guī)模從604萬人升至1.71億。人工智能時代的競爭，本質(zhì)上就是人才和技術的競爭，人口眾多意味著人才潛力巨大，意味著有更多技術創(chuàng)新的可能。目前，在人工智能領域最有競爭力的是中美兩國，這與兩國可以抗衡的人才資源不無關聯(lián)。據(jù)中國信通院《2018中國人工智能發(fā)展報告》，2017年末美國的人工智能人才投入量為2.9萬人、居世界首位，占全球總量的13.9%；中國投入量位居第二，為1.8萬人，占比8.9%。
目前中國人工智能人才的平均年齡不足35歲，人口老齡化速度和水平將對相關領域的人才供給造成不利影響。獵聘大數(shù)據(jù)顯示，從2019年1-7月，全國人工智能與大數(shù)據(jù)人才的年齡分布以25-30歲之間最多，占比為40.63%；其次是30-35歲，占比為29.65%，中青年人口是這一新興行業(yè)的中流砥柱。然而，由于經(jīng)濟社會快速發(fā)展和計劃生育政策嚴格執(zhí)行，中國生育率下降速度和老齡化速度前所未有，按照總和生育率1.4左右的發(fā)展趨勢，我們預測中國人口將在2022年前后見頂,2050年中國人口將較2022年減少9%，老齡人口占比超30%。屆時，中青年人口數(shù)量下滑將對人工智能等新興領域人才供給形成一定制約，中國科技的國際競爭力也可能受到限制。
中國人口老齡化速度及規(guī)模前所未有
我們對中國人口的預測
3.2 人口規(guī)模效應能夠形成大市場

人口越多，微小的需求也能形成市場；14億人口規(guī)模的巨大市場使得中國人工智能技術優(yōu)勢更容易發(fā)揮并被分享。梁建章、黃文政（2018）認為，在人工智能時代，人口對科技和經(jīng)濟發(fā)展的意義絕不只是勞動力，龐大的人口規(guī)模，更能保證需求的多樣性和供給的規(guī)模效應。目前，中國的企業(yè)之所以對人工智能的應用層表現(xiàn)出強烈的發(fā)展意愿，也是因為任何有關教育、醫(yī)療、金融服務、零售等應用場景的需求都有可能形成大市場，進而為創(chuàng)新成果的規(guī)?；a(chǎn)和商業(yè)化奠定基礎。換言之，在14億人的中國，一項技術只要有1％的人感興趣，就會出現(xiàn)一個千萬人口的市場。例如，雖然目前中國智能音箱的市場滲透率不足3%，但根據(jù)奧維云網(wǎng)（AVC）全渠道推總數(shù)據(jù)，2019年上半年中國智能音箱市場銷量為1556萬臺、銷售額30.1億元，占全球銷量約三分之一，阿里、小米、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)勢頭迅猛。截至2019年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達8.54億，網(wǎng)絡購物用戶規(guī)模達6.39億，這讓中國人工智能企業(yè)擁有巨大的市場。普華永道預測，到2030年中國、美國、歐洲的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將分別為7萬億、3.7萬億、2.5萬億美元，中國的產(chǎn)業(yè)規(guī)模比后兩者之和都大。在全球智能化大趨勢下，人口眾多使技術優(yōu)勢更容易發(fā)揮并被人們分享。
而且，機器并不能取代人的消費功能；人口減少、需求萎縮將拖累經(jīng)濟發(fā)展。供給和需求同時對經(jīng)濟發(fā)展起作用，人不僅通過生產(chǎn)促進經(jīng)濟發(fā)展，也通過消費拉動經(jīng)濟。沒有供給就沒有產(chǎn)品和服務，但沒有需求也就沒有生產(chǎn)的必要。人工智能或許可以替代人的部分生產(chǎn)功能、提高勞動力的單位產(chǎn)出，但不能取代人的消費功能，不能根本改變?nèi)丝诮Y構，不能減緩老齡化的速度。人口減少、需求萎縮將拖累經(jīng)濟發(fā)展，低生育率下20-50歲的消費主力人群數(shù)量下降，負面影響日益嚴峻。在總需求回落的背景下，縱使有先進的生產(chǎn)技術和服務水平，也很難創(chuàng)造經(jīng)濟增長。

No.4
政策建議
一是盡快全面放開并鼓勵生育，構建生育支持體系。由于生育率持續(xù)低迷，出生人口持續(xù)下滑，少子化老齡化問題日趨嚴峻，并且隨著中國人口總量在“十四五”時期見頂，未來中國將陷入人口萎縮。雖然前25年左右人口萎縮速度較慢，但一旦1962-1975年嬰兒潮人口進入生命終點，人口萎縮速度將明顯加快。為此，必須盡快全面放開并鼓勵生育，加快構建生育支持體系，讓生育權回歸家庭自主。一是實行差異化的個稅抵扣及經(jīng)濟補貼政策，覆蓋從懷孕保健到18歲或?qū)W歷教育結束。二是加大托育服務供給，大力提升0-3歲入托率從目前的4%提升至40%，并對隔代照料實行經(jīng)濟鼓勵。三是進一步完善女性就業(yè)權益保障，并對企業(yè)實行生育稅收優(yōu)惠，加快構建生育成本在國家、企業(yè)、家庭之間合理有效的分擔機制。四是加強保障非婚生育的平等權利。五是加大教育醫(yī)療投入，保持房價長期穩(wěn)定，降低撫養(yǎng)直接成本。

二是完善高校人才培養(yǎng)體系，加強核心技術領域的人才培養(yǎng)與引進。目前人工智能高端專業(yè)人才儲備方面存在明顯短板。根據(jù)《2018人工智能發(fā)展報告》，中國人工智能杰出人才數(shù)量僅為世界第六，核心技術層的人才更是稀缺。2017年7月國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中明確指出要把高端人才隊伍建設作為人工智能發(fā)展的重中之重；2018年4月2日，教育部印發(fā)了《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，行動計劃中要求各大高校加快建設人工智能科技創(chuàng)新基地。因此，我們建議一是完善高校相關領域的人才培養(yǎng)體系，如加強人工智能與相關學科的交叉融合；二是優(yōu)化高校人工智能領域科技創(chuàng)新體系，例如聚焦人工智能重大科學前沿問題，推動新一代人工智能核心關鍵技術創(chuàng)新等；三是推動高校人工智能領域科技成果轉(zhuǎn)化與示范應用，例如支持高校在智能教育、智能制造、智能醫(yī)療、智能城市、智能安防等領域開展技術轉(zhuǎn)移和成果轉(zhuǎn)化等。
三是警惕大規(guī)模結構性失業(yè)，實施好職業(yè)技能培訓，促進勞動力技能轉(zhuǎn)換以適應產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級需求。結構性失業(yè)通常在產(chǎn)業(yè)結構變化劇烈而勞動者技能與之不相適應時升高。人工智能時代，容易被取代的工作主要是在結構性和確定性環(huán)境下的體力勞動以及數(shù)據(jù)收集和處理工作，如采礦、紡織、財務、審計、統(tǒng)計、行政、后勤等。2019年3月，國務院辦公廳印發(fā)《職業(yè)技能提升行動方案（2019-2021年）》，進一步強調(diào)“把職業(yè)技能培訓作為保持就業(yè)穩(wěn)定、緩解結構性就業(yè)矛盾的關鍵舉措”，要求三年共開展各類補貼性職業(yè)技能培訓5000萬人次以上，其中2019年培訓1500萬人次以上。我們建議，加快研究人工智能帶來的就業(yè)結構、就業(yè)方式轉(zhuǎn)變以及新型職業(yè)和工作崗位的技能需求，建立適應智能經(jīng)濟和智能社會需要的終身學習和就業(yè)培訓體系。

編輯 ∑Gemini
來源：世界經(jīng)理人